SWAT
모델을 이용한 경안천 유역의 수질관리 영향 평가장재호ᆞ윤춘경†ᆞ정광욱*ᆞ김형철
건국대학교 환경과학과
*한국수계환경연구소
Evaluation of the Impacts of Water Quality Management in Kyongan Stream Watershed using SWAT Model
Jae-Ho Jang⋅Chun-Gyeong Yoon†⋅Kwang-Wook Jung*⋅Hyung-Chul Kim
Department of Environmental Science, Konkuk University
*Korea Water Environment Research Institute (KWERI)
(Received 30 April 2009, Revised 12 March 2010, Accepted 14 March 2010)
Abstract
SWAT model would be applied to evaluate the pollutant removal capacity with various best management practices (BMPs) in Kyongan stream watershed which plays an important role in water quality conservation and improvement of Paldang reservoir.
The methods for the representation of various BMPs scenarios with SWAT is developed and evaluated. Riparian buffer strip, agricultural conservation practices to reduce fertilizer, sediment, and nutrients occurring from farm field (Grassed swale, Contour farming/Parallel terrace, Field border, Farm retention pond, Grade stabilization structure), and washland such as wetland and pond to extend detention and improve water quality are represented in SWAT. And to represent the expansion of existing Waste Water Treatment Plants (WWTPs) in Soil and Water Assessment Tool (SWAT), reduction effect for point source pollutants was simulated. As the result of simulation, the removal rates of SS, TN, TP from scenarios of Kyongan stream watershed are the average annual SS yield by 5.2% to 69.2%, the average annual TN yield by 0.5% to 26.3%, and the average annual TP yield by 1.3% to 32.5%, respectively. This study has demonstrated that the SWAT is a very reliable and useful water quality and quantity assessment tool, and the BMPs representation in SWAT for watershed management is able to effectively simulate in Kyongan Stream watershed.
keywords : BMPs representation, Pollutant removal capacity, SWAT, Watershed management
1. 서 론
1)팔당호의 수질관리를 위해서는 유역에서 발생하여 하천 으로 유입되는 오염원을 기본적으로 파악하고 제어해야 한 다. 경안천은 팔당호로 직접 유입되는 하천으로 팔당호 전 체 유입량의 2.5%로 매우 적으나 팔당호 유입하천 중 오염 도가 높아 상수원보호를 위해서 특별한 관리가 요구되고 있다(공동수 등, 2006). 경안천 유역은 수도권에 인접하고 있어 개발 요구에 따라 산림 및 농업지역의 감소와 시가화 /건조지역의 증가(0.9% 1975년~7.0% 2000년) 등 토지이용 이 지속적으로 변화하고 있으며, 개발에 따른 오염원 증가 가 예상된다(한강유역환경청, 2007). 또한 경안천 유역의 농업지역의 대부분은 남·북한강의 고랭지 농업과는 달리 하 천을 따라 좁은 충적평야로 이루어져 있어 강우초기 농경 지 비점원 오염물질이 일부 지표를 유하하거나 대부분이 농배수로를 통하여 아무런 처리 없이 하천으로 직접 유입
†To whom correspondence should be addressed.
되기 때문에 이로 인한 팔당호 수질악화가 우려된다.
최근에 경안천 유역은 중권역 유역관리방안에 의해 팔당 상수원 수질보호, 유지용수 공급, 시민생활 환경 개선을 목 적으로 2009년까지 하수처리장 3개소 신설 및 5개소 증설 로 52,070 m3/일 규모의 처리장을 추가 가동토록 하고 있 으며(한강유역환경청, 2007), 환경관리공단(2007)은 인공습 지, 침투트렌치, 침투저류지, 식생여과대, 식생수로 등의 자 연형 시설과 여과형, 와류형 등의 장치형 저감시설을 다양 한 오염원에 적용하여 저감시설별 처리효율을 제시하고자 하였다. 현재 많은 학자들은 농업생태계의 지속성을 보전하 기 위한 실천방안으로 최적영농관리방안을 제안하고 있다.
최적영농관리란 농업비점오염원에 의해 초래되는 오염량을 수질목표에 상응하는 수준으로 줄이거나 억제하는 권장된 수단으로서 기술적, 경제적, 행정적으로 볼 때 가장 효율적 으로 실현 가능한 영농방법으로 정의된다. 국내에서도 전문 가들에 의한 다양한 비점오염 및 유역관리 연구 등과 더불 어 중앙정부, 지방자치단체 및 민간단체 등의 가이드라인 설정과 포럼개최 등이 꾸준히 이루지고 있다(김민경, 2007;
김이형, 2009; 김진철 등, 2006; 농촌정책국, 2006; 박창진,
2002; 박철수 등, 2005; 정성민 등, 2009; 환경부, 2003).
이러한 최적영농관리 및 유역관리를 통한 수질개선 영향 에 대한 분석은 장기간 모니터링을 통한 자료수집이 수반 되어야 하며, 유역환경의 충분한 조사 및 분석과 점･비점 오염원의 평가 등이 이루어져야 한다. 그러나 축적되어 있 는 자료가 부족하고 자료를 수집하기 위한 비용 및 시간을 고려했을 때 유역모델을 적용하면 장래 수질예측 등이 쉽 게 이루어질 수 있다. 유역모델의 적용에 있어 유역에 대 한 전반적인 특성 즉, 유역 내 수문기작, 오염원의 유출기 작 등을 고려하는 과학적 근거 하에 장기적인 변화의 예측 이 이루어져야 보다 구체적인 분석이 가능하며, 그에 따른 적절한 관리대책을 제시할 수 있다. 이를 위해 충분한 실 측자료를 바탕으로 모델을 검･보정함으로써 모델결과의 신 뢰성을 확보해야 하며, 검증된 모델로부터 도출된 결과를 통해 유역의 오염물질 거동특성 규명은 물론, 장래 수문･
수질환경의 변화에 따른 영향을 평가할 수 있고, 비점오염 저감에 필요한 다양한 관리기법의 효과분석에 활용될 수 있다.
유역모델은 적용지역과 모델의 복잡성, 계산시간에 따라 다양하게 구분할 수 있는데, 준분포형의 장기 강우-유출모 델로써 미농림부에서 개발된 SWAT(Neitsch et al., 2002)의 적용이 증가하고 있으며, 하천의 수리(Kangsheng and Carol, 2007) 및 수질모의(Bryan and Christine, 2007) 뿐만 아니라 유역 내 점･비점오염 산정(Migliaccio et al., 2007), BMPs를 이용한 오염물질 저감효과 모의(Arabi et al., 2007), 수변녹지대 모의(Zhongwei, 2006) 등을 포함하여 통 합적으로 하천 수질관리 및 유역 최적관리(Kang et al., 2006; Ouyang et al., 2008)에 널리 적용되어 왔다. 최근에 국내에서도 그 적용이 증가하고 있는 추세이며(김철겸과 김남원, 2008; 박종윤 등, 2008; 장재호 등, 2009; 허성구 등, 2005), 특히 SWAT 모델은 농업지역 오염관리를 위한 BMPs 효과모의에 적용되어 왔다. Vache 등(2002)은 BMPs 의 피복밀도와 유실저항 등을 모의하기 위해 SWAT에서 수로피복과 수로유실 인자를 수정하여 수변 완충지, 초생수 로, 여과대 등을 모의하였다. Santhi 등(2003)은 경사와 토 양유실 인자를 수정하여 사면유실 및 하안보호를 위한 수 로안정구조물을 모의하였으며, Arabi 등(2007)과 Bracmort 등(2006)은 다양한 최적영농관리방안을 효과적으로 모의한 바 있다. 또한 국내에서는 강동균(2005)이 내린천 유역을 대상으로 초생대, 계단전, 등고선재배, 볏짚부초설치재배, 하천정비 등의 최적영농관리 효과를 모의하였으며, 다수의 연구자들에 의해 수변구역 조성 및 농경지 유사저감 등의 유역관리영향에 대해 연구되어 왔다(김재휘, 2007; 이은영, 2008; 허성구 등, 2005).
본 연구에서는 최근 팔당호 수질오염관리와 관련하여 관 심이 모아지고 있는 경안천 유역의 수질관리 영향을 모의 하기 위해 국내외에서 널리 검증된 SWAT 모델을 적용하 였으며, SWAT 모델에서 적용 가능한 점원오염 및 비점원 오염의 삭감 시나리오를 결정하여 시나리오별 저감효과 및 수질변화를 분석하고자 하였다.
2. 연구방법
2.1. 연구지역
본 연구의 대상지역인 경안천 유역은 동경 127°8'6"~
127°26'50", 북위 37°9'40"~37°29'27" 사이에 위치하고 있으 며, 용인시 이동면과 원삼면의 경계인 문수봉 계곡에서 발 원하여 광주시 초월면 지월리에서 곤지암천과 합류된 후 팔당호로 유입된다(Fig. 1). 경안천 유역은 49.5 km의 유로 연장과 589.3 km2의 유역면적, 27.01%의 유역평균경사를 가지며, 경안천 하류에서의 유량은 약 5.4 m3/s로써 팔당호 에 하루 약 47만 톤의 물이 공급되고 있다(이기영, 1998).
경안천 하류부의 연평균 체류시간은 약 20일로 하천흐름의 정체가 발생하며, 비록 연평균 강우량이 약 1,300 mm이지 만 상류에 대형 저수지가 없어 유역에 내린 강우가 지체 없이 하천수로 유입된다. 갈수기와 저수기에는 유량이 적고 수심이 얕으며 물의 정체가 심해 바닥에 퇴적물이 많이 쌓 인다. 이렇게 쌓인 퇴적물은 강우시에 팔당호로 유입되어 수질을 더욱 악화시킨다. 연구지역은 도심지(11.2%)와 농경 지(16.4%)가 북한강과 남한강 유역의 2배 이상 높고 인구 밀도가 466.6 인/km2 수준이며 인구가 꾸준히 증가하고 있 어 경안천 유역의 오염원 증가가 예상된다. 갈수기와 저수 기에 흐르는 물은 대부분이 용인시와 광주시의 하수처리장 에서 나오는 방류수이기 때문에 이 시기(10~11월, 3~5월) 에 특히 수질관리가 요구된다. 현재 수질관리 목표는 I등급 이나 수질상태는 III등급 수준으로 팔당호의 수질에 중요한 역할을 하고 있으며(김성수 등, 2002), 상수원 보호를 위한 규제가 유역 전역에 걸쳐 설정되어 있다.
Fig. 1. Kyongan Stream watershed and the monitoring stations.
2.2. 모델 입력자료 구축
대상 유역의 기상자료, GIS 자료, 오염원자료 등을 수집 하였고 BASINS tool을 이용하여 손쉽게 SWAT을 구축하 였다(Fig. 2). GIS 기반의 공간입력자료로서, 환경부 DEM (30 m × 30 m)을 이용하여 하천도를 생성했으며, DEM과 하천도를 이용해서 대상유역 경계를 추출하였다. BASINS
Table 1. Land use characteristic in Kyongan Stream watershed
Land use Forest Paddy Cropland Pasture Urban Water etc.
Area (km2) 189.5 40.8 87.2 44.7 132.9 21.8 72.5
%area 65.0 8.0 8.4 3.1 11.2 2.2 2.2
(a) DEM (b) Land use map (c) Soil map
Fig. 2. Setup of DEM, land use and soil map by BASINS for study area.
의 소유역 자동분할 툴을 이용하여 18개의 소유역 경계를 추출하였으며, 토지이용도는 환경부 환경지리정보서비스 (http://egis.me.go.kr/egis)에서 제공하는 1:25,000 토지피복도 를 참고하여 중분류 하였는데, 그 결과 산림이 65.0%, 농 경지와 주거지역이 각각 16.4%, 11.2%로 나타났다(Table 1). 농업과학기술원의 1/25,000 정밀토양도와 토양속성 DB 를 이용하여 토양도를 구축하였으며, 소유역별 토양특성과 토지이용특성을 중첩하고 HRUs를 생성하였다.
모델 적용 기간은 2004~2008년으로 이 기간에 대한 일 별 강우자료와 증발산량 산정을 위해 일별 기온(최대･최저 기온), 풍속, 태양복사량 및 상대습도 자료는 수원, 양평, 이천 등의 기상청 관측소(Fig. 1) 자료를 이용하였으며, 각 각의 기상인자에 대한 일별 자료를 dbf파일 형태로 작성하 여 모델에 입력하였다. 수질 모의를 위한 기초자료로서, 점 오염원에 대한 고려를 위해 2003년 전국 오염원 기초자료 (한강수계관리위원회, 2006)를 참고하여 경안천 유역의 모 든 환경기초시설에 대한 방류량자료를 이용하였다. 유역 내 환경기초시설은 하수종말처리장 11개소, 마을하수처리장 4 개소, 분뇨처리장 3개소, 축산폐수처리장 2개소로 총 20개 소로 조사되었으며, 각 시설별 배출되는 방류량과 부유물 질, 총질소 및 총인의 수질로부터 각각의 배출부하량을 산 정하였다. 그리고 다시 하천 관측수질자료의 태별 질소 및 인의 비율을 고려하여 모델 입력에 필요한 유기질소, 질산 염, 아질산염, 암모늄, 인산염, 유기인 등의 모든 항목별 일 단위 배출부하량을 소유역별로 각각 산정하였다.
2.3. 모델의 검･보정
모의 결과의 안정화를 위해 2001~2003년을 준비기간으로 추가 모의하였으며, 분석기간은 2004~2008년을 대상으로 하였다. 모델의 보정은 2004년 8월부터 2006년까지, 검정 은 2007년부터 2008년까지 수행되었으며, 2004년 8월부터
2008년까지 8일 간격으로 측정된 경안A와 경안B지점의 실 측자료(한강물환경연구소, 2008)를 이용하여 모의하였다.
모델 검･보정은 연중 일별자료를 중심으로 이루어졌으며, 매개변수 보정 방법에는 크게 시행착오법, 최적화기법에 의 한 자동보정법 등이 있는데, 최근에는 다양한 최적화기법이 활용되고 있으며, SWAT의 경우 SCE-UA 최적화방법(이도 훈, 2006)이 유용되고 있다. 본 연구에서는 국내외 연구자 들이 보고한 매개변수를 참고하여 유량 및 수질에 적절한 매개변수를 선정하여 허용범위 내에서 변화시키면서 단순 시행착오법에 의해 검･보정을 수행하였다(Table 3). 또한 유사는 물의 이동에 영향을 많이 받으며, 영양물질의 경우 물의 이동 및 유사이동에 따라 변하기 때문에 모델의 보정 은 유량, 유사, 영양물질 순서로 관련 매개변수를 수정하였 다. 실측값에 대한 모델예측을 평가하기 위해 식 (1)과 (2) 처럼 NSE(Nash and Sutcliffe, 1970)와 % difference(ASCE, 1993) 및 실측값과의 단순한 비(O/S ratio)를 산정하여 검 토하였다.
(1)
× (2)
여기서, 는 예측 값, 는 실측값, 은 데이터 수, 그리 고 는 실측 값의 평균이다.
NSE는 실측값과 모의값이 1:1 라인을 얼마나 잘 묘사하 는가를 나타내며, 그 값이 0과 1.0 사이에 있으면 모의값을 사용하는 것이 실측값의 평균을 이용하는 것보다 좋은 결과
Table 2. General simulation targets or tolerances for SWAT application
Very Good Good Fair Poor
% Difference
Water flow < 10 10 ~ 15 15 ~ 25 -
Sediment < 20 20 ~ 30 30 ~ 45 -
Nutrients < 15 15 ~ 25 25 ~ 35 -
NSE
Daily water flow 0.90 ~ 0.80 0.80 ~ 0.70 0.70 ~ 0.60 0.60 ~ 0.50
를 얻을 수 있음을 의미한다(Nash and Sutcliffe, 1970). 또 한 % difference는 실측값과 모의값을 수학적으로 비교하기 위한 통계 치로서 동일한 결과가 예상되는 반복되는 측정에 대한 신뢰성을 나타내는 양적 지표로 사용되어왔다. 모든 실측치와 모의치 자료가 일치한다면 “% difference = 0”을 나타낼 것이다(장재호 등, 2009). 과거 10년 이상의 모델의 적용사례와 연구 자료를 바탕으로 Donigian(2000)이 제시한 일반적인 모델효율의 범위와 신뢰 구간을 이용하였다(Table 2). 이 범위를 기초로 하여 유량의 경우 가능한 한 % difference ≤ 15%, NSE ≥ 0.5가 될 때까지 보정하였으며, 수질의 경우 sediment와 영양물질은 각각 % difference ≤ 30%이 될 때까지 보정하였다(장재호 등, 2009).
2.4. SWAT의 수질관리 영향 분석방법
본 연구에서는 경안천유역의 수질관리 영향을 모의하기 위하여 비점원오염의 경우 수변구역의 녹지대 조성(시나리 오 1)과 시비저감 및 농경지에서의 유사발생 저감 등의 최 적영농관리(시나리오 2), 그리고 생태습지 및 저류지 등의 천변저류지 조성(시나리오 3)을 SWAT에서 평가하고자 하 였으며, 친수공간 조성 및 환경기초시설 확충이라는 2010 년 정부계획(한강유역환경청, 2007)에 따라 점오염부하량 삭감(시나리오 4)을 적용하여 경안천유역의 수질관리 영향 을 평가하고자 하였다. 또한 유역관리의 복합적인 평가를 위하여 위의 시나리오 1~4를 모두 적용하였을 경우(시나리 오 5) 경안천 유역의 부하량 및 수질변화를 분석하였다.
2.4.1. 시나리오 1 - 수변구역 녹지대 조성
경안천 유역의 수변구역 지정범위는 팔당호를 중심으로 경안천 발원지까지를 대상으로 하며, 하천경계로부터 양쪽 1 km이내 지역으로서 환경부가 관할･지정하고 있다. 그러 나 수변구역 내에 거주 및 접근도 안 되는 외국과는 달리 경안천 유역은 수변 1 km이내에 공장, 축사, 음식, 숙박시 설 등이 밀집되어 있으며, 하천경사가 심해 발생된 오염원 부하가 1 km에서는 90%이상이 유달된다(문정호, 1999). 토 지피복의 증감추세를 살펴보면, 시가화/건조지역의 경우 1985년 이후부터 경안천수변을 중심으로 시가화/건조지역 이 급속도로 생겨나고 있으며 반면에 산림 및 농업지역은 감소추세를 보이고 있다. 경안천 주변 산림 및 준농림지역 등이 개발될 경우 오염원이 급증할 것으로 예상된다. 따라 서 물환경기본계획 및 4대강 살리기 사업에서는 수질오염 방지를 위해 하천수변을 포함한 생태하천 복원 및 상수원 수변을 생태벨트로 조성하는 계획을 추진 중이다. 본 연구
에서는 수변구역 내에 녹지대(초지 및 수림대)를 조성하였 을 경우 수질개선 효과를 모의하고자 하였다. 경안천 유역 의 현재 고시로 지정된 수변구역의 면적은 Table 3과 같이 약 35.8 km2이다. 이는 전체 유역면적 중 6.1%를 차지하 며, 이 중 녹지대의 면적은 0.85 km2로 초지 및 습지로 구 성되어있다. 변경 가능한 10.8 km2의 농경지와 나대지 면 적 중 하천 양안 100 m을 고려하여 10%정도를 변경할 수 있다고 가정하면 총 2 km2의 면적을 초지로 조성하였을 경 우 수질개선 효과를 모의하였다(Fig. 3). 이를 위해서 ArcGIS 및 Arcview 등의 buffer기능을 이용하여 경안천 유역의 수 변구역 내 하천변 토지이용도를 초지로 변경하였고, 이를 이용하여 모델을 구축하였다.
Fig. 3. Composition of buffer strip structure and location of wetlands and detention ponds.
Table 3. Land use distribution in buffer zone of Kyongan Stream watershed
Land use Area (km2)
Residue 2.80
Agriculture 9.75
Forest 21.04
Pasture 0.81
Barren 1.05
Wetland 0.04
Water 0.33
Total 35.82
Table 4. Soil erosion yield in subbasins which contains the much number of upland
Sub-basin 2 4 5 7 8 12 13 16 17 18
% Upland 11.4 10.6 19.8 12.8 10.4 13.7 12.7 13.9 15.0 14.4
SYLDa 0.50 1.10 3.64 2.29 2.91 2.51 2.85 3.17 3.18 4.61
a : SYLD(sediment yield, ton/ha･year)
Table 5. Representation of agricultural managements in SWAT
Representative SWAT parameter
BMP Function Variable
(Input file)
Value with no BMP
Value with BMPs in good condition
Grassed swale
Increase channel cover CH_COV 1.0 0.25
Reduce channel erodibility CH_EROD 0.6 0.15
Increasing channel roughness CH_N2 0.14~0.28 0.24
Contour farming/
Parallel terrace
Reduce overland flow CN2 83 62
Reduce sheet erosing USLE_P 1.0 0.54
Field border Increase sediment trapping FILTERW 0 5
Farm retention pond Present pothole
POT_FR 0 0.3
POT_TILE 0 0.1
POT_VOLX 0 0.05
Grade stabilization structure
Reduce gully erosion CH_EROD 0.6 0.15
Decrease cover factor USLE_C Assigned by SWAT 0.05
2.4.2. 시나리오 2 - 최적영농관리
최적영농관리방안은 효율적인 시비 및 비료억제 등의 관 리(Management)에 의한 오염원 발생 억제, 토양유실 방지, 유속감소, 토양 보비력 증가, 침투율 증가 등을 유도하기 위한 식물(Vegetative) 피복, 그리고 포장을 변경시켜 오염 원의 발생을 억제하는 영구적인 시설물 등의 비교적 자본 의 투자가 요구되는 구조적(Structural) 방법을 통한 오염원 의 발생을 억제하는 수단이 있다. 본 연구에서는 이러한 관리효과를 모의하고자 하였다.
2.4.2.1. 관리방법(시비저감)
국내 농업은 녹색혁명(1981~1990년)을 시초로 경제적인 가치를 증대할 수 있었지만 농약과 비료의 다량사용 등으 로 토양 및 수질오염, 생태계 파괴가 가속화되었다. 이에 비점오염원관리방안이 도입되면서 농업분야에서도 관행 농 업의 문제점을 극복하기 위한 토양검정시비, 완효성비료, 질산화물 억제비료 등 농약과 비료사용을 적정사용하기 위 한 종합관리기술(축산분뇨의 자원화)이 도입되는 등의 노력 을 기울여 왔다.
최적영농관리방안 중 관리기법(시비저감)에 대한 효과를 모의하기 위해 SWAT 모델의 agricultural management ope- ration 기능을 이용하였다. 논벼와 배추, 옥수수, 콩 등의 대표적인 밭작물에 대한 영농시기, 경작, 식재, 시비, 관개, 수확 등의 일련의 영농자료를 입력하여 일반적인 농업활동 을 묘사하였다. 수자원의 지속적 확보기술개발사업의 일환 으로 하수처리수의 농업용수 재이용 연구에 따르면 하수처 리 방류수를 농업용수로 재이용할 경우 표준시비량의 40%
와 동일한 수확량을 얻을 수 있음을 보고하였다(과학기술 부, 2006). 현재 국내 농경지에서는 퇴비나 관행시비가 이 루어지고 있으므로 시나리오 2의 시비저감 방안에서는 하
수처리수의 농업적 재이용을 통해 논벼와 밭작물 표준시비 량의 60%를 절감하는 것으로 가정하여 관리기법에 대한 효과를 모의하고자 하였다.
2.4.2.2. 식물피복 및 구조적 방법
본 연구에서는 농촌유역에서 토양보전 및 유사저감을 위 한 방안으로 1) 농경지 주변에 초생수로 및 초지 조성, 2) 등고선재배, 볏짚재배 및 계단경작, 3) 경작지의 쇠골, 전 단, 세류 등에 의한 토사나 화학물질 등의 오염물질이 직 접적으로 유실되는 것을 방지하기 위한 토사트랩(sediment trap) 및 침강지(retention pond) 조성, 4) 하천수로에서의 사면유실 및 하안보호를 위한 수로안정구조물 조성 등의 최적영농관리방안을 SWAT 모델을 통해 모의하고자 하였 다. 농업과학기술원(2005)에서 보고한 농경지 토양침식등급 별 분포에 따르면 모의된 유역별 유사발생량은 “Lower”(6<
ton/ha·year)에 해당되지만(Table 3), 토양보전 및 유사저감 효과를 분석하기 위하여 위에서 언급한 관리방법을 유역 내 비교적 밭 경작지가 우점한 소유역에 각각 적용하였다.
Table 4와 같이 소유역별로 산출한 유사량을 참고로 경 안천 유역 중 유사량이 연간 2 ton/ha 이하로 발생되는 유 역의 경우 농경지 주변에 초생수로를 조성하고, 농경지 비 율이 비교적 높고 연간 유사량이 2~4 ton/ha인 유역을 대 상으로 초생수로, 등고선재배 및 계단전, 그리고 토사트랩 등 다양한 최적영농관리방안를 조성하고자 하였으며, Arabi 등(2007), Bracmort 등(2006), Santhi 등(2006)의 연구에서 제시한 값과 유역특성을 참고로 모델 내에서 입력변수들을 적절하게 수정하였다(Table 5). 18번 소유역의 경우 5년 (2004~2008년)평균 강우량이 비교적 많았고, 이로 인한 연 간 유사량이 4.61 ton/ha을 가장 크게 발생하였다. 따라서 Table 5에 제시된 초생수로, 등고선재배 및 계단전, 토사트
Table 6 (a). Parameters for wetland simulation
Variable name Definition Values
IPND1 Beginning month of mid-year nutrient settling “season” January IPND2 Ending month of mid-year nutrient settling “season” December
WET_FR Fraction of subbasin area that drains into wetland 0.02
WET_SED Initial sediment concentration in wetland water 20 mg/L
WET_NSED Equilibrium sediment concentration in wetland water 5.00 mg/L
WET_K Hydraulic conductivity of bottom of wetlands 0.03 mm/hr
PSETLW1 Phosphorus settling rate in wetlands for months IPND1 through IPND2 0.7 m/year PSETLW2 Phosphorus settling rate in wetlands for months other than IPND1-IPND2 0.7 m/year NSETLW1 Nitrogen settling rate in wetlands for months IPND1 through IPND2 0.3 m/year NSETLW2 Nitrogen settling rate in wetlands for months other than IPND1-IPND2 0.3 m/year
Table 6 (b). Parameters for detention pond simulation
Variable name Definition Values
PND_FR Fraction of subbasin area that drains into ponds 0.01
PND_SED Initial sediment concentration in pond water 20 mg/L
PND_NSED Equilibrium sediment concentration in pond water 5.00 mg/L
PND_K Hydraulic conductivity of bottom of ponds 0.01 mm/hr
PSETL1 Phosphorus settling rate in pond for months IPND1 through IPND2 0.7 m/year PSETL2 Phosphorus settling rate in pond for months other than IPND1-IPND2 0.7 m/year NSETL1 Nitrogen settling rate in pond for months IPND1 through IPND2 0.3 m/year NSETL2 Nitrogen settling rate in pond for months other than IPND1-IPND2 0.3 m/year
CHLA Chlorophyll a production coefficient for ponds 1.00
SECCI Water clarity coefficient for ponds 1.00
NDTARG Number of days needed to reach target storage from current pond storage 6 days WUPND Average daily water removal from the pond for the month (104 m3/day) 0.3 랩, 침강지, 그리고 수로안정구조물 등 토양보전 및 유사저
감을 위한 관리를 모두 적용하는 것으로 가정하였다.
2.4.3. 시나리오 3 - 천변저류지 조성
경안천 수변구역 내 천변저류지 모의는 경안천 생태습지 조성계획에 따라 경안천으로 유입되는 지류 및 본류의 주 요 지점(Fig. 3)에 수심이 0.3~0.5 m인 50 m×400 m(2 ha) 의 습지와 수심이 1.5~2.0 m인 50 m×100 m(0.5 ha)의 저 류지를 김형철 등(2008)과 함종화 등(2005)에 의한 연구를 참고하여 저류지-습지 시스템의 구조로 조성하여 저류지를 통한 전처리와 습지의 추가 처리효과를 유도하고자 하였다.
습지의 경우 평상시에는 0.6 × 104 m3, 강우시에는 1.25 × 104 m3이 저류할 수 있고 저류지의 경우 평상시에는 0.75
× 104 m3, 강우 시에는 1.0 × 104 m3이 저류할 수 있는 것으로 가정하였다. 습지 및 저류지 모의를 위한 수리학적 부하는 1,000 m3/ha･day, 습지 내 침전은 연중 매월 발생하 며, 습지와 저류지 내의 sediment 초기 농도는 경안A와 경 안B지점의 SS 평균농도인 20 mg/L로 입력하였다. Mitsch and Gossolink(2000)에 의하면 습지의 sediment rate는 0.25~0.76 m/year이며, 본 연구의 습지와 저류지에 대한 인 의 침전율은 0.7 m/year, 질소의 침전율은 인의 절반 수준 인 0.3 m/year로 가정하여 입력하였다. 그 밖의 천변저류지 모의를 위한 입력인자들을 SWAT의 *.pnd를 이용하여 Table 6(a)와 6(b)와 같이 작성하였다.
2.4.4. 시나리오 4 - 점오염부하량 삭감
시나리오 4는 경안천중권역 물환경관리계획(한강유역환경 청, 2007)에 따라 경안천 유역의 용인시와 광주시에 11개 소의 환경기초시설 중 경안천에 오염기여도가 높은 환경기 초시설을 확충할 경우 즉, 기존 시설의 증설 및 고도처리 시설의 추가설치를 통해 하수처리율을 향상시키고자 하였 다. 전국 하수처리장 공정의 처리효율은 SS가 약 95%에 달하며, 영양물질은 약 60% 정도에 이른다(환경부, 2008).
본 연구에서의 SS와 영양물질 처리는 기존 하수처리효율의 50%를 추가 저감이 가능한 것으로 가정하였다. 현재 방류 수질이 높은 용인, 오포, 광주하수처리장의 수질이 SS가 50%, TN과 TP가 30%씩 감소하며, 시설용량이 20,000 m3/day 이상인 곤지암하수처리장과 경안하수처리장은 시설 확충으로 SS가 50% 감소할 것으로 가정하였다(Table 7).
경안천중권역 물환경관리계획에 따른 하수도보급률 증가 및 환경기초시설의 신설계획은 상세한 자료의 부족으로 모 의설계에 반영하지 않았다.
2.4.5. 시나리오 5
경안천 중권역 물환경관리계획의 수생태 건강성 복원, 비 점오염원 관리비중 극대화, 환경기초시설 투자 합리화 및 효율증진 등 세부추진 대책에 따라 경안천 유역의 복합적 유역관리 평가를 위하여 수변녹지대조성(시나리오 1), 최적 영농관리방안(시나리오 2), 천변저류지 조성(시나리오 3)의
Table 8. Statistical comparison of observed and simulated daily streamflow, SS, TN, and TP during the calibration and validation periods
Calibration Validation
Kyongan A Kyongan B Kyongan A Kyongan B
Obs. Sim. Obs. Sim. Obs. Sim. Obs. Sim.
Stream -flow
Mean 6.07 7.30 13.86 14.42 6.34 7.92 13.71 14.65
SD 10.22 9.11 23.46 23.15 13.41 13.73 27.89 26.84
%diff. - 20.3 - 9.0 - 25.0 - 6.8
O/S - 0.83 - 0.96 - 0.80 - 0.94
ENS - 0.71 - 0.77 - 0.92 - 0.87
SS
Mean 13.63 12.79 11.42 12.46 15.82 13.90 12.63 12.22
SD 16.64 7.38 10.60 7.47 13.72 9.80 11.98 8.45
%diff. - 6.2 - 9.0 - 12.1 - 3.3
O/S - 1.07 - 0.92 - 1.14 - 1.03
TN
Mean 8.71 8.30 7.23 5.50 7.73 8.95 5.47 5.73
SD 3.92 5.21 3.35 3.19 3.37 5.56 2.26 3.38
%diff. - 4.6 - 24.0 - 15.8 - 4.8
O/S - 1.05 - 1.32 - 0.86 - 0.95
TP
Mean 0.42 0.40 0.36 0.31 0.44 0.41 0.24 0.30
SD 0.18 0.24 0.18 0.16 0.21 0.25 0.09 0.16
%diff. - 3.4 - 13.5 - 5.8 - 28.4
O/S - 1.04 - 1.16 - 1.06 - 0.78
Table 7. Reduction of point source pollutants in SWAT
Treatment plants Capacity (m3/day) Sub-basins Extension capacity Advanced treatment
Yongin 36,000 13 SS : 50% TN : 30%, TP : 30%
Ohpho 7,000 12 SS : 50% TN : 30%, TP : 30%
Maesan 500 17 - -
Dochuk 2,000 11 - -
Manseon 100 10 - -
Konjiama 20,000 7 SS : 50% -
Gwangju 5,000 18 SS : 50% TN : 30%, TP : 30%
Namhansan seong 1,200 4 - -
Kyongana 25,000 4 SS : 50% -
Gwangdong 300 3 - -
Samsung 300 1 - -
a : WWTPs capacity above 20,000 m3/day
비점원오염 제어를 위한 시나리오와 점원오염 삭감을 위한 시나리오 4 등 위에서 언급한 모든 시나리오를 적용하였을 경우 경안천 유역의 오염물질 저감효과를 평가하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1. 모델의 검･보정
유출량의 경우 지표유출과 관련된 ESCO, CH_K2, CH_N2 및 SOL_AWC와 기저유출 및 지하수 관련인자 ALPHA_BF, REVAPMN, GWQMN, GW_REVAP 등을 이용하여 보정하 였다(장재호 등, 2009). 모델 적용성을 평가하기 위해 경안 A, B지점의 일별 유출량에 대해 NSE와 % difference 및 O/S ratio를 산정하였다(Table 8). 보정기간에는 NSE의 경 우 경안 A는 “Fair” (0.6~0.7), 경안 B는 “Good” (0.7~0.8) 를 나타냈으며, % difference는 경안 A가 “Fair” (15~25%),
경안 B는 “Very good” (10% 이하)를 나타냈다. 검정기간 에 대해서는 NSE의 경우 경안 A와 B 모두 “Very good”
(0.92, 0.87), % difference는 경안 A는 “Fair” (15~25%), 경 안 B는 “Very good” (10% 이하)를 나타냈다. O/S ratio의 경우도 0.83~0.96 범위에서 1.0값에 근사하게 나타났으며, 유출량의 경우 모델이 실측유량의 경향을 잘 반영함을 알 수 있었다. 전반적으로 경안천의 하류부인 경안 B지점에서 실측자료의 경향과 좀 더 유사하게 나타났는데, 모의에 이 용된 관측자료는 평수기 및 갈수기의 관측자료가 대부분이 기 때문에 평수량 이하의 유출량 모의가 잘 반영된 결과로 판단된다. 이는 경안천 하천 바닥면의 상승과 보 시설 등 에 의해 평상시에도 풍부한 수량 확보가 가능해졌기 때문 으로 사료된다.
고형물 표면에 흡착된 질소와 인성분은 강우시 유사이동 에 큰 영향을 받는다. 따라서 수질의 검･보정은 SS, TN,
(a) Streamflow (b) SS
(c) TN (d) TP
Fig. 4. Scatter plots of observed and SWAT-simulated daily stream-flow, SS, TN, and TP concentration during the simulation period.
TP 순서로 이루어졌다. SS의 경우에는 MUSLE와 관련된 경사(SLOPE) 및 경사장(SLSUBBSN), 유사이동에 관계된 PRF, SPCON, SPEXP과 하천의 토양유실과 관련된 CH_
EROD와 CH_COV가 주요 매개변수로 작용하였으며 이들 매개변수를 위주로 보정한 결과는 Table 8과 같다. 검･보 정기간 동안 경안 A와 B지점의 % difference는 모두 “Very good” (20% 이하)로 평가되었으며, O/S ratio는 0.92~1.14 수준으로 모의값이 실측자료의 경향을 적절히 묘사하는 것 으로 나타났다. 영양물질 검･보정은 GWNO3과 GWSOLP 등의 하천수질에 영향을 주는 매개변수와 지하수의 영양물 질의 침전과 용출을 나타내는 RS1~RS5와 태별 질소와 인 의 변화를 나타내는 BC1~BC4가 주요 매개변수로 작용하 였다. 질소는 질산화, 탈질화, 질소고정 등 반응기작이 다 양하며, 특히 농경지에서는 대부분 NO3-N 형태로 존재한 다. 인의 경우 질소와 달리 물에 쉽게 녹지 않고 주로 토 양에 흡착되어 토양과 함께 유출되는 특성을 지니는 등 유 역의 복잡한 반응기작을 감안할 필요가 있다(장재호 등, 2009). TN의 경우 두 지점 모두 검･보정 기간에 걸쳐 % difference가 “Good” (25% 이하) 이상을 나타냈으며, TP의 경우 보정기간 동안 경안 A와 B, 검정기간은 경안 A에서
“Very good” (15% 이하)을 나타냈지만, 경안 B는 검정기 간 동안 “Fair” (25~35%)의 수준에 있었다. O/S ratio의 경 우 0.78~1.32 범위에서 1.0과 다소 근사하게 변하는 것으로 나타났으며, 수질 메커니즘이 복잡·다양한 유역의 공간적 특성을 고려할 때 전반적으로 모의기간 동안 적절히 모의 된 것으로 사료된다.
Fig. 4는 전체 검･보정지점의 실측값과 모의값의 산포도 이다. 산포도는 분산도라고도 하며 변량 x와 그 분포 F(x) 가 주어졌을 때, 그 분포의 중심적 위치의 측도를 m이라 할 때 F(x)의, m 주위에서 흩어져 있는 정도를 나타내는 기술적 지표이다. 본 연구에서는 실측값과 모의값의 관계를 분석하기 위해 두 변량간의 분포를 나타내었다(장재호 등, 2009). Flow, TN의 경우 실측값과 모의값이 1:1라인을 중 심으로 집중되어 있는 반면에 SS와 TP의 경우 특정기간에 과대･과소평가 되는 등 outlier가 다소 있기는 하지만 대체 적으로 분포의 흩어진 폭이 좁게 나타나 모의값이 실측값 에 근접함을 확인할 수 있었다.
3.2. SWAT의 수질관리 영향 평가
수변완충지 및 최적영농관리, 천변저류지 조성 및 환경기
(a) SS
(b) TN
(c) TP
Fig. 5. Comparison between (a) SS, (b) TN and (c) TP yield after and before BMPs.
초시설 확충 등 SWAT에서 다양한 BMPs 모의효과를 분석 한 결과, 현재 조건과 비교하여 수질개선 효과가 나타났다.
유역에서의 시나리오별 수질관리 효과분석은 2004년부터 2008년까지 유역의 최종 출구지점에 대한 연간 오염배출량 을 분석하였으며, 각 시나리오별 저감효과를 비교하였다.
Fig. 5는 2004년부터 2008년까지 시나리오 적용 전･후에 대한 모의결과를 나타내고 있다. SS의 경우 시나리오별 저 감효율은 적용 전의 연평균 유사발생량인 36,154 ton/year 를 초과하는 년도가 한 번도 발생하지 않았으며, TN과 TP 도 동일한 결과를 나타내었다. 또한 SS의 연도별 시나리오 별 저감효과는 TN, TP와 비교하여 뚜렷한 차이를 나타내 어 시나리오별 저감효과의 정량적 분석이 더 용이할 것으 로 판단되었다. Table 9에 의하면 시나리오 1(수변구역 녹 지대 조성)의 경우 시나리오 적용 전에는 SS가 36,154
ton/year, TN이 1,475,772 kg/year, TP가 80,501 kg/year이 었는데, 시나리오 적용 후에는 SS가 31,440 ton/year로 평 균 13.0%, TN이 1,424,456 kg/year로 평균 3.5%, TP는 75,816 kg/year로 평균 5.8%의 감소를 각각 나타내어 오염 물질 저감효과를 볼 수 있었으나 이는 수변(초지)을 통과하 여 오염물질이 저감되는 것이 아니라 단순히 유역 내 토지 이용변화(HRU 속성변화) 즉, 초지증가에 따른 영향이라 할 수 있다. 유역에서 발생한 오염이 수변을 통해서 얼마나 저감되는지 평가할 수 없는 준분포형 모델인 SWAT의 구 조적인 한계점이 해결되지 않은 결과이다. SWAT-REMM Prototype 버전이 개발되어 소하천 일부구간에 대한 수변림 조성효과 분석(임경재 등, 2008) 등에 관련 연구들이 진행 되고 있다.
시나리오 2(최적영농관리)의 경우 SS가 23,565 ton/year로
Table 9. The contribution of pollutant load and water qualities before and after BMPs
SS TN TP
TPLa R (%)b mg/L TPLa R (%)b mg/L TPLa R (%)b mg/L
Current 3.62 - 49.21 147.58 - 4.90 8.05 - 0.245
Scenario 1 3.14 13.1 42.98 142.45 3.5 4.68 7.58 5.9 0.228
Scenario 2 2.36 34.4 33.59 138.66 6.0 4.71 7.19 10.5 0.231
Scenario 3 3.43 5.3 44.78 146.79 0.5 4.89 7.95 1.3 0.242
Scenario 4 2.88 20.7 42.34 125.70 14.8 3.97 6.67 17.3 0.193
Scenario 5 1.12 69.5 10.63 108.79 26.3 3.59 5.43 32.4 0.173
a : Average total pollutant load (SS: 104 ton/year, TN, TP: 104 kg/year)
b : Average reduction rate, %
평균 34.4%, TN이 1,386,621 kg/year로 평균 6.0%, TP가 71,862 kg/year로 평균 10.7%가 각각 저감되어 비점오염 제어를 위한 단일 시나리오 중 가장 우수한 효율을 나타내 었다. SWAT의 경우 HRU(Hydrological Response Unit)라 는 계산단위를 통해 모델 입력 매개변수를 생성하고 유출 특성 및 오염물질 이동에 매우 중요한 역할을 한다. 시나 리오 2에서 사용된 유사저감을 위한 모의방법 중 HRU의 FILTERW변수를 이용하여 초생대 효과를 평가하는 방법은 초생대를 공간적으로 분포시키지 않고 초생대 폭에 의한 유사 저감율만을 고려하기 때문에 초생대에 의한 농경지 면적 감소가 고려되지 않으며 이로 인해 유사저감 분석에 다소 제한이 따를 수 있다. 따라서 이 같은 단점을 보완하 기 위해 박윤식 등(2008)은 VFSMOD-W 모델을 이용하여 여러 가지 인자(초생대 폭, 강우에 따른 유출, 식생에 관한 인자)가 초생대 설치에 따른 유사 저감 효과에 미치는 관 계를 파악하여 SWAT 모델의 초생대 유사저감 모듈을 수 정한 바 있으며, 허성구(2009)는 초생대를 공간적으로 분포 하고 농경지 내에서의 발생 유사량을 저감하기 위해 모듈 을 개발하여 적용성을 평가하는 등 많은 연구자들이 노력 하고 있다.
시나리오 3(천변저류지 조성)의 경우 SS가 34,267 ton/
year로 평균 5.2%, TN이 1,467,873 kg/year로 평균 0.5%, TP가 79,489 kg/year로 평균 1.3%수준을 나타내어 시나리 오 중 저감효과가 가장 작게 나타났다. 시나리오 3의 정확 한 모의 및 효과분석을 위해서는 천변저류지의 정확한 위 치, 특성, 용량 등에 대한 정보와 장기간의 식생 및 수질자 료들이 충분히 뒷받침해주어야 한다. 또한 조성된 천변저류 지의 습지로서의 지속 가능성을 평가하기 위해서는 천변저 류지의 유황분석 및 수질저감효과 모의 등이 선행되어야하 며, SWAT 모델의 수리학적 모호성 및 수질 불확실성을 위해 수변관리 모델인 REMM 모델 등을 이용하여 연구 결과와 비교할 필요가 있다(김재철 등, 2008).
시나리오 4(환경기초시설 확충)의 경우 SS가 28,760 ton/
year로 평균 20.5%, TN이 1,257,004 kg/year로 평균 14.8%, TP가 66,686 kg/year로 평균 17.2%정도 삭감되어 가장 좋 은 효율을 나타냈다. Jung 등(2008)은 HSPF를 이용한 경안 천 유역의 모델링 연구결과에서 시나리오별 수질개선 효과 를 분석하였는데, 하수처리장의 처리효율이 30% 개선시 BOD, TN, TP가 14~20% 범위로, 50% 개선시 19~31% 정
도가 저감될 수 있음을 보고하였다. 점오염원의 비중이 큰 경안천 유역의 경우 점오염원 관리에 따른 수질 및 부하량 저감이 효과적이며, 비점오염원 제어와 비교하여 모델 내에 서 보다 쉽게 묘사하고 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
시나리오 5의 경우 SS가 11,155 ton/year로 평균 69.2%, TN이 1,087,913 kg/year로 평균 26.3%, TP가 54,309 kg/
year로 평균 32.5%를 나타내어 효과적인 수질관리결과를 얻기 위해서는 점원오염 및 비점원오염에 대한 수질관리대 책이 동시에 고려되어야 할 것으로 판단되었다.
시나리오별 저감효율은 수질항목에 따라서 차이는 있으 나 시나리오 5 > 시나리오 2, 4 > 시나리오 1 > 시나리오 3 의 순서로 나타났다. 점오염 및 비점오염에 대한 복합적인 수질관리 대책인 시나리오 5를 제외하면 적절한 최적영농 관리(시나리오 2)를 통해서 유사량을 효과적으로 저감할 수 있고 영양물질의 경우 다른 시나리오에 비해 최적영농관리 (시나리오 2) 및 점오염 삭감 대책(시나리오 4) 등을 통해 적절한 저감효과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 농경지 유실 방지를 위한 식물피복 및 구조적 방안 등은 SS와 영 양물질 저감에 효과적이며, 시비억제를 통한 영양물질 추가 저감 등의 최적영농관리방안은 농업생산성을 최대화하고 농업생태계의 지속성을 보전하며 농촌비점원오염의 제어를 위한 권장된 수단으로 자리잡아왔다(이승헌과 최우정, 2002). 또한 경안천 유역의 지속적인 도시개발정책과 더불 어 하수도 보급 및 환경기초시설 확충이 불가피할 것으로 판단되었다.
SWAT 모델의 모의결과에 의하면 SS의 BMPs 적용 전 수질은 5년(2004~2008년) 평균 49.21 mg/L이며 최적영농관 리(시나리오 2)를 통해 평균 33.59 mg/L까지 개선할 수 있 었고, 점오염 및 비점오염 삭감대책(시나리오 5)을 통해 시 나리오 2보다 약 3배가량 더 낮은 평균 10.63 mg/L까지 개선할 수 있는 것으로 나타났다. TN은 BMPs 적용 전 4.90 mg/L에서 시나리오 2 적용 후 4.71 mg/L, 시나리오 5 적용 후 3.59 mg/L까지 개선되었으며 TP는 0.245 mg/L에 서 각각 0.231 mg/L, 0.173 mg/L까지 수질이 개선됨을 알 수 있었다. SS의 경우 점오염 및 비점오염 삭감대책 적용 후에는 현행 호소수질환경기준인 III등급을 만족하나 TN, TP의 경우 V등급을 훨씬 초과하는 수준으로 팔당호 수질 개선을 위해서는 질소와 인 처리에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
4. 결 론
최근 팔당호 수질오염관리에 있어서 경안천 유역의 수질 관리에 대한 관심이 증가하여 적절한 대책 마련이 시급해 지고 있는 가운데 점오염 및 비점오염에 대한 관리대책 등 이 다양하게 연구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 유역 수문수질 해석모델인 SWAT을 이용하여 경안천 유역을 대 상으로 다양한 수질관리 시나리오에 따른 영향을 평가해 보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
유출량 및 SS, TN, TP에 대한 보정 및 검증을 통해 모 델 평가지수를 산정한 결과, 유출량은 실측값을 잘 반영하 였고 SS, TN, TP의 경우도 모의 경향이 실측자료와 전반 적으로 유사하게 나타나 경안천 유역 전반에 걸친 정성적, 정량적 평가가 충분히 가능할 것으로 판단되었다.
SWAT을 이용하여 묘사한 수질관리방안은 수변구역의 녹지대 조성(시나리오 1), 시비저감 및 농경지에서의 유사 발생 저감 등의 최적영농관리(시나리오 2), 생태습지 및 저 류지 등의 천변저류지 조성(시나리오 3), 환경기초시설 확 충에 의한 점오염 삭감(시나리오 4), 그리고 유역관리의 복 합적인 평가를 위하여 점원오염과 비점원오염을 동시에 고 려하였을 경우(시나리오 5)로 구분하였다. 연도(2004~2008 년)별 시나리오에 대한 BMPs 저감효과에서 SS가 TN, TP 와 비교하여 뚜렷한 차이를 나타냈고, 시나리오별 저감효과 의 정량적 분석에 있어서 SS가 더 용이할 것으로 판단되었 다. 경안천 유역 말단부에서 SS의 연평균 감소율 정도는 시나리오 2가 34.4%, 시나리오 4가 20.7%, 시나리오 1이 13.1%, 시나리오 3이 5.3%의 순서로 나타났다. TN의 연평 균 감소율의 정도는 시나리오 4(14.8%), 시나리오 2(6.0%), 시나리오 1(3.5%), 시나리오 3(0.5%)의 순서를 보였고, TP 의 경우 시나리오 4(17.3%), 시나리오 2(10.5%), 시나리오 1(5.9%), 시나리오 3(1.3%)로 TN과 유사한 범위를 나타내 었다. 그리고 시나리오 5는 SS가 69.5%, TN이 26.3%, TP 가 32.4%를 나타내어 점오염 및 비점오염을 동시에 관리할 경우 높은 수질개선효과를 얻을 수 있음을 시사하였다.
BMPs 적용 전･후의 수질개선정도는 시나리오 5 적용 후 SS가 10.63 mg/L로 현행 호소수질환경 기준의 III등급 수 준을 만족하나 TN과 TP의 경우 각각 3.59 mg/L, 0.173 mg/L로 Ⅴ등급을 초과하는 수준으로 영양물질에 대한 추 가적인 관리방안이 필요할 것으로 판단되었다.
SWAT 모델은 이미 TMDL 및 유역관리에 있어 그 적용 성이 널리 입증되었으나 적용하고자 하는 대상지역의 충분 한 입력자료를 기반으로 모델의 정확한 모의가 이루어져야 결과의 신뢰성을 뒷받침할 수 있으며, 저감 시나리오를 정 확하게 묘사하기에는 분명한 한계점들이 따르기 때문에 본 연구 결과의 검증을 위해서 이를 극복할 수 있는 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한 오염이 심각한 유역 을 대상으로 적합한 BMPs를 도입하기 위하여 각각의 시나 리오에 대한 경제성 측면을 검토하는 연구도 반드시 병행 되어야 할 것이다.
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